Cours de mathématiques

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Une fonction en informatique est similaire à une fonction mathématique c'est un objet qui prend en entrée des variables (dites variables formelles ou

RÉSOLUTION DE SYSTÈMES À DEUX INCONNUES

Pour la même raison les valeurs 3

LES ÉTAPES DE LALGORITHME DU SIMPLEXE

Avant que l'algorithme du simplexe puisse être utilisé pour résoudre un programme linéaire ce programme linéaire doit b) On résout le système pour les.

Chapitre V La méthode du pivot de Gauss et ses applications

Notez que le premier indice de est celui de la ligne et le second celui On décrit l'algorithme qui permet d'échelonner un système linéaire quelconque.

Analyse Numérique

Ceci explique pourquoi le second calcul est plus précis que le premier. ?1 signifie qu'on prend l'inverse de la matrice et donc qu'on résout un système.

Résolution de systèmes linéaires : Méthodes directes PolytechParis

2 mai 2022 Rappels mathématiques. Exemples. Propriétés. Principe général des algorithmes. Triangularisation. Forme matricielle de la triangularisation.

Untitled

est une structure d'algorithme qui répète le bloc d'instructions tant de la racine carrée sur Python qu'il faut importer à l'aide de from math import *.

Étape A : processus délimination de Gauss

La matrice U = A2 est une matrice triangulaire supérieure. Ainsi le systeme (4) (qui peut être réécrit Ux = b2) est un système triangulaire supérieur qui va

Analyse Numérique 0 0

On suppose que la matrice triangulaire inférieure L est inversible. Soit b un vecteur colonne ayant n composantes. Donner un algorithme qui permet de

Cours de mathématiques - Exo7

La seconde partie est entièrement consacrée à l'algèbre linéaire. C'est un domaine totalement nouveau pour vous et très riche qui recouvre la notion de matrice

ALGÈBRE

COURS DE MATHÉMATIQUES

PREMIÈRE ANNÉEExo7

À la découverte de l"algèbreLa première année d"études supérieures pose les bases des mathématiques. Pourquoi se lancer dans une

telle expédition? Déjà parce que les mathématiques vous offriront un langage unique pour accéder à une

multitude de domaines scientifiques. Mais aussi parce qu"il s"agit d"un domaine passionnant! Nous vous

proposons de partir à la découverte des maths, de leur logique et de leur beauté.

Dans vos bagages, des objets que vous connaissez déjà : les entiers, les fonctions... Ces notions en apparence

simples et intuitives seront abordées ici avec un souci de rigueur, en adoptant un langage précis et en

présentant les preuves. Vous découvrirez ensuite de nouvelles théories (les espaces vectoriels, les équations

différentielles,...).

Ce tome est consacré à l"algèbre et se divise en deux parties. La première partie débute par la logique

et les ensembles, qui sont des fondamentaux en mathématiques. Ensuite vous étudierez des ensembles

particuliers : les nombres complexes, les entiers ainsi que les polynômes. Cette partie se termine par l"étude

d"une première structure algébrique, avec la notion de groupe.

La seconde partie est entièrement consacrée à l"algèbre linéaire. C"est un domaine totalement nouveau pour

vous et très riche, qui recouvre la notion de matrice et d"espace vectoriel. Ces concepts, à la fois profonds et

utiles, demandent du temps et du travail pour être bien compris.

Les efforts que vous devrez fournir sont importants : tout d"abord comprendre le cours, ensuite connaître

par cur les définitions, les théorèmes, les propositions... sans oublier de travailler les exemples et les

démonstrations, qui permettent de bien assimiler les notions nouvelles et les mécanismes de raisonnement.

Enfin, vous devrez passer autant de temps à pratiquer les mathématiques : il est indispensable de résoudre

activement par vous-même des exercices, sans regarder les solutions. Pour vous aider, vous trouverez sur le

site Exo7 toutes les vidéos correspondant à ce cours, ainsi que des exercices corrigés.

Au bout du chemin, le plaisir de découvrir de nouveaux univers, de chercher à résoudre des problèmes... et

d"y parvenir. Bonne route!

Sommaire

1 Logique et raisonnements

1 Logique

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2 Raisonnements

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2 Ensembles et applications

1 Ensembles

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2 Applications

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3 Injection, surjection, bijection

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4 Ensembles finis

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

5 Relation d"équivalence

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3 Nombres complexes31

1 Les nombres complexes

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2 Racines carrées, équation du second degré

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3 Argument et trigonométrie

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

4 Nombres complexes et géométrie

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4 Arithmétique45

1 Division euclidienne et pgcd

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

2 Théorème de Bézout

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3 Nombres premiers

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4 Congruences

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

5 Polynômes59

1 Définitions

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

2 Arithmétique des polynômes

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3 Racine d"un polynôme, factorisation

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

4 Fractions rationnelles

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

6 Groupes71

1 Groupe

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

2 Sous-groupes

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

3 Morphismes de groupes

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4 Le groupeZ/nZ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5 Le groupe des permutationsSn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

7 Systèmes linéaires87

1 Introduction aux systèmes d"équations linéaires

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

2 Théorie des systèmes linéaires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

3 Résolution par la méthode du pivot de Gauss

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

8 Matrices99

1 Définition

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

2 Multiplication de matrices

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

3 Inverse d"une matrice : définition

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

4 Inverse d"une matrice : calcul

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

5 Inverse d"une matrice : systèmes linéaires et matrices élémentaires

. . . . . . . . . . . . . . 110

6 Matrices triangulaires, transposition, trace, matrices symétriques

. . . . . . . . . . . . . . . 117

9 L"espace vectorielRn123

1 Vecteurs deRn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

2 Exemples d"applications linéaires

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

3 Propriétés des applications linéaires

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

10 Espaces vectoriels137

1 Espace vectoriel (début)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

2 Espace vectoriel (fin)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

3 Sous-espace vectoriel (début)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

4 Sous-espace vectoriel (milieu)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

5 Sous-espace vectoriel (fin)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

6 Application linéaire (début)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

7 Application linéaire (milieu)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

8 Application linéaire (fin)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

11 Dimension finie167

1 Famille libre

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

2 Famille génératrice

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

3 Base

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

4 Dimension d"un espace vectoriel

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178

5 Dimension des sous-espaces vectoriels

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182

12 Matrices et applications linéaires

187

1 Rang d"une famille de vecteurs

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

2 Applications linéaires en dimension finie

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192

3 Matrice d"une application linéaire

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

4 Changement de bases

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

13 Déterminants211

1 Déterminant en dimension 2 et 3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211

2 Définition du déterminant

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

3 Propriétés du déterminant

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220

4 Calculs de déterminants

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224

5 Applications des déterminants

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 Index

Logique et

raisonnementsChapitre 1

Quelques motivations

Il est important d"avoir unlangage rigoureux. La langue française est souvent ambigüe. Prenons

l"exemple de la conjonction "ou»; au restaurant "fromage ou dessert» signifie l"un ou l"autre mais pas

les deux. Par contre si dans un jeu de carte on cherche "les as ou les curs» alors il ne faut pas exclure

l"as de cur. Autre exemple : que répondre à la question "As-tu10euros en poche?» si l"on dispose de

15 euros?

Il y a des notions difficiles à expliquer avec des mots : par exemple la continuité d"une fonction est

souvent expliquée par "on trace le graphe sans lever le crayon». Il est clair que c"est une définition peu

satisfaisante. Voici la définition mathématique de la continuité d"une fonctionf:I→Ren un point

x0∈I: ∀ε >0∃δ >0∀x∈I(|x-x0|< δ=⇒ |f(x)-f(x0)|< ε). C"est le but de ce chapitre de rendre cette ligne plus claire! C"est lalogique.

Enfin les mathématiques tentent dedistinguer le vrai du faux. Par exemple "Est-ce qu"une augmentation

de20%, puis de30%est plus intéressante qu"une augmentation de50%?». Vous pouvez penser "oui»

ou "non», mais pour en être sûr il faut suivre une démarche logique qui mène à la conclusion. Cette

démarche doit être convaincante pour vous mais aussi pour les autres. On parle deraisonnement.

Les mathématiques sont un langage pour s"exprimer rigoureusement, adapté aux phénomènes complexes,

qui rend les calculs exacts et vérifiables. Le raisonnement est le moyen de valider - ou d"infirmer - une

hypothèse et de l"expliquer à autrui.

LOGIQUE ET RAISONNEMENTS1. LOGIQUE2

1. Logique

1.1. Assertions

Uneassertionest une phrase soit vraie, soit fausse, pas les deux en même temps.

Exemples :

"Il pleut.» "Je suis plus grand que toi.» " 2+2=4 » " 2×3=7 » "Pour tout x∈R, on a x2⩾0.»

"Pour tout z∈C, on a|z|=1.»SiPest une assertion etQest une autre assertion, nous allons définir de nouvelles assertions construites à

partir dePet deQ.

L"opérateur logique "et»

L"assertion "PetQ» est vraie siPest vraie etQest vraie. L"assertion "P et Q» est fausse sinon.

On résume ceci en unetable de vérité:

P\QVF VVF FFF

FIGURE1.1 - Table de vérité de "P et Q»

Par exemple siPest l"assertion "Cette carte est un as» etQl"assertion "Cette carte est cur» alors l"assertion

"P et Q» est vraie si la carte est l"as de cur et est fausse pour toute autre carte.

L"opérateur logique "ou»

L"assertion "PouQ» est vraie si l"une (au moins) des deux assertionsPouQest vraie. L"assertion "Pou

Q» est fausse si les deux assertionsPetQsont fausses.

On reprend ceci dans la table de vérité :

P\QVF VVV FVF

FIGURE1.2 - Table de vérité de "P ou Q»

SiPest l"assertion "Cette carte est un as» etQl"assertion "Cette carte est cur» alors l"assertion "PouQ»

est vraie si la carte est un as ou bien un cur (en particulier elle est vraie pour l"as de cur).

Remarque.

Pour définir les opérateurs "ou», "et» on fait appel à une phrase en français utilisant les motsou,et! Les

tables de vérités permettent d"éviter ce problème.

La négation "non»

L"assertion "nonP» est vraie siPest fausse, et fausse siPest vraie.

LOGIQUE ET RAISONNEMENTS1. LOGIQUE3

PVF nonPFV

FIGURE1.3 - Table de vérité de "non P»

L"implication=⇒

La définition mathématique est la suivante :L"assertion "(non P) ou Q» est notée "P=⇒Q».Sa table de vérité est donc la suivante :

P\QVF VVF FVV FIGURE1.4 - Table de vérité de "P=⇒Q» L"assertion "P=⇒Q» se lit en français "P implique Q». Elle se lit souvent aussi "si P est vraie alors Q est vraie» ou "si P alors Q».

Par exemple :

" 0⩽x⩽25=⇒px⩽5 » est vraie (prendre la racine carrée). "x∈]-∞,-4[ =⇒x2+3x-4>0 » est vraie (étudier le binôme). " sin(θ) =0=⇒θ=0 » est fausse (regarder pourθ=2πpar exemple).

"2+2=5=⇒p2=2» est vraie! Eh oui, siPest fausse alors l"assertion "P=⇒Q» est toujours

vraie.

L"équivalence⇐⇒

L"équivalenceest définie par :"P⇐⇒Q» est l"assertion "(P=⇒Q) et (Q=⇒P)».

On dira "Pest équivalent àQ» ou "Péquivaut àQ» ou "Psi et seulement siQ». Cette assertion est vraie

lorsquePetQsont vraies ou lorsquePetQsont fausses. La table de vérité est : P\QVF VVF FFV FIGURE1.5 - Table de vérité de "P⇐⇒Q»

Exemples :

Pourx,x′∈R, l"équivalence "x·x′=0⇐⇒(x=0ou x′=0)» est vraie. Voici une équivalencetoujours fausse(quelle que soit l"assertionP) : "P⇐⇒non(P)».

On s"intéresse davantage aux assertions vraies qu"aux fausses, aussi dans la pratique et en dehors de ce

chapitre on écrira "P⇐⇒Q» ou "P=⇒Q» uniquement lorsque ce sont des assertions vraies. Par

exemple si l"on écrit "P⇐⇒Q» cela sous-entend "P⇐⇒Qest vraie». Attention rien ne dit quePetQ

soient vraies. Cela signifie quePetQsont vraies en même temps ou fausses en même temps.

LOGIQUE ET RAISONNEMENTS1. LOGIQUE4Proposition 1.

Soient P,Q,R trois assertions. Nous avons les équivalences (vraies) suivantes : 1.

P ⇐⇒non(non(P))

2.(PetQ)⇐⇒(QetP)

3.(PouQ)⇐⇒(QouP)

4.non(PetQ)⇐⇒(nonP)ou(nonQ)

5.non(PouQ)⇐⇒(nonP)et(nonQ)

6.Pet(QouR)⇐⇒(PetQ)ou(PetR)

7.Pou(QetR)⇐⇒(PouQ)et(PouR)

" P =⇒Q »⇐⇒"non(Q) =⇒non(P)»Démonstration.Voici des exemples de démonstrations :

4.Il suffit de comparer les deux assertions "non(P et Q)» et "(non P)ou(non Q)» pour toutes les valeurs

possibles dePetQ. Par exemple siPest vrai etQest vrai alors "PetQ» est vrai donc "non(P et Q)»

est faux; d"autre part (nonP) est faux, (nonQ) est faux donc "(non P)ou(non Q)» est faux. Ainsi dans

ce premier cas les assertions sont toutes les deux fausses. On dresse ainsi les deux tables de vérités et

comme elles sont égales les deux assertions sont équivalentes. P\QVF VFV FVV FIGURE1.6 - Tables de vérité de "non(P et Q)» et de "(non P)ou(non Q)» 6.

On fait la même chose mais il y a trois variables :P,Q,R. On compare donc les tables de vérité d"abord

dans le cas oùPest vrai (à gauche), puis dans le cas oùPest faux (à droite). Dans les deux cas les deux

assertions "P et(Q ou R)» et "(P et Q)ou(P et R)» ont la même table de vérité donc les assertions

sont équivalentes. Q\RVF VVV FVF Q\RVF VFF FFF 8.

Par définition, l"implication "P=⇒Q» est l"assertion "(nonP) ouQ». Donc l"implication "non(Q) =⇒

non

(P)» est équivalente à "non(non(Q))ou non(P)» qui équivaut encore à "Q ou non(P)» et donc est

équivalente à "P=⇒Q». On aurait aussi pu encore une fois dresser les deux tables de vérité et voir

qu"elles sont égales.1.2. Quantificateurs

Le quantificateur∀: "pour tout»

Une assertionPpeut dépendre d"un paramètrex, par exemple "x2⩾1», l"assertionP(x)est vraie ou

fausse selon la valeur dex.

L"assertion

∀x∈E P(x)

LOGIQUE ET RAISONNEMENTS1. LOGIQUE5

est une assertion vraie lorsque les assertionsP(x)sont vraies pour tous les élémentsxde l"ensembleE.

On lit "Pour tout x appartenant à E, P(x)», sous-entendu "Pour tout x appartenant à E, P(x)est vraie».

Par exemple :

"∀x∈[1,+∞[ (x2⩾1)» est une assertion vraie. "∀x∈R(x2⩾1)» est une assertion fausse. "∀n∈Nn(n+1)est divisible par2 » est vraie.

Le quantificateur∃: "il existe»

L"assertion

∃x∈E P(x)est une assertion vraie lorsque l"on peut trouver au moins unxdeEpour lequelP(x)est vraie. On lit "il

existe x appartenant à E tel que P(x)(soit vraie)».

Par exemple :

"∃x∈R(x(x-1)<0)» est vraie (par exemplex=12 vérifie bien la propriété). "∃n∈Nn2-n>n» est vraie (il y a plein de choix, par exemplen=3convient, mais aussin=10ou mêmen=100, un seul suffit pour dire que l"assertion est vraie). "∃x∈R(x2=-1)» est fausse (aucun réel au carré ne donnera un nombre négatif).

La négation des quantificateursLa négation de "∀x∈E P(x)» est "∃x∈E non P(x)» .

Par exemple la négation de "∀x∈[1,+∞[ (x2⩾1)» est l"assertion "∃x∈[1,+∞[ (x2<1)». En

effet la négation dex2⩾1 est non(x2⩾1)mais s"écrit plus simplementx2<1.La négation de "∃x∈E P(x)» est "∀x∈E non P(x)».Voici des exemples :

La négation de "∃z∈C(z2+z+1=0)» est "∀z∈C(z2+z+1̸=0)». La négation de "∀x∈R(x+1∈Z)» est "∃x∈R(x+1/∈Z)». Ce n"est pas plus difficile d"écrire la négation de phrases complexes. Pour l"assertion : ∀x∈R∃y>0(x+y>10) sa négation est ∃x∈R∀y>0(x+y⩽10).

Remarques

L"ordre des quantificateurs est très important. Par exemple les deux phrases logiques

sont différentes. La première est vraie, la seconde est fausse. En effet une phrase logique se lit de gauche à

droite, ainsi la première phrase affirme "Pour tout réelx, il existe un réely(qui peut donc dépendre dex)

tel quex+y>0.» (par exemple on peut prendrey=|x|+1). C"est donc une phrase vraie. Par contre la

deuxième se lit : "Il existe un réely, tel que pour tout réelx,x+y>0.» Cette phrase est fausse, cela ne

peut pas être le mêmeyqui convient pour tous lesx!

On retrouve la même différence dans les phrases en français suivantes. Voici une phrase vraie "Pour toute

personne, il existe un numéro de téléphone», bien sûr le numéro dépend de la personne. Par contre cette

LOGIQUE ET RAISONNEMENTS2. RAISONNEMENTS6phrase est fausse : "Il existe un numéro, pour toutes les personnes». Ce serait le même numéro pour tout le

monde!

Terminons avec d"autres remarques.

Quand on écrit "∃x∈R(f(x) =0)» cela signifie juste qu"il existe un réel pour lequelfs"annule. Rien

ne dit que cexest unique. Dans un premier temps vous pouvez lire la phrase ainsi : "il existeau moins

un réelxtel quef(x) =0». Afin de préciser quefs"annule en une unique valeur, on rajoute un point

d"exclamation : ∃!x∈R(f(x) =0).

Pour la négation d"une phrase logique, il n"est pas nécessaire de savoir si la phrase est fausse ou vraie.

Le procédé est algorithmique : on change le "pour tout» en "il existe» et inversement, puis on prend la

négation de l"assertionP.

Pour la négation d"une proposition, il faut être précis : la négation de l"inégalité stricte "<» est l"inégalité

large "⩾», et inversement.

Les quantificateurs ne sont pas des abréviations. Soit vous écrivez une phrase en français : "Pour tout

réel x, si f(x) =1alors x⩾0.» , soit vous écrivez la phrase logique : ∀x∈R(f(x) =1=⇒x⩾0).

Mais surtout n"écrivez pas "∀xréel, sif(x) =1=⇒xpositif ou nul». Enfin, pour passer d"une ligne à

quotesdbs_dbs46.pdfusesText_46

[PDF] Cours de mathématiques - Exo7

ALGÈBRE

COURS DE MATHÉMATIQUES

PREMIÈRE ANNÉEExo7

Sommaire

1 Logique et raisonnements

1 Logique

2 Raisonnements

2 Ensembles et applications

1 Ensembles

2 Applications

3 Injection, surjection, bijection

4 Ensembles finis

5 Relation d"équivalence

3 Nombres complexes31

1 Les nombres complexes

2 Racines carrées, équation du second degré

3 Argument et trigonométrie

4 Nombres complexes et géométrie

4 Arithmétique45

1 Division euclidienne et pgcd

2 Théorème de Bézout

3 Nombres premiers

4 Congruences

5 Polynômes59

1 Définitions

2 Arithmétique des polynômes

3 Racine d"un polynôme, factorisation

4 Fractions rationnelles

6 Groupes71

1 Groupe

2 Sous-groupes

3 Morphismes de groupes

4 Le groupeZ/nZ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5 Le groupe des permutationsSn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

7 Systèmes linéaires87

1 Introduction aux systèmes d"équations linéaires

2 Théorie des systèmes linéaires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

3 Résolution par la méthode du pivot de Gauss

8 Matrices99

1 Définition

2 Multiplication de matrices

3 Inverse d"une matrice : définition

4 Inverse d"une matrice : calcul

5 Inverse d"une matrice : systèmes linéaires et matrices élémentaires

6 Matrices triangulaires, transposition, trace, matrices symétriques

9 L"espace vectorielRn123

1 Vecteurs deRn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

2 Exemples d"applications linéaires

3 Propriétés des applications linéaires

10 Espaces vectoriels137

1 Espace vectoriel (début)

2 Espace vectoriel (fin)

3 Sous-espace vectoriel (début)

4 Sous-espace vectoriel (milieu)

5 Sous-espace vectoriel (fin)

6 Application linéaire (début)

7 Application linéaire (milieu)

8 Application linéaire (fin)

11 Dimension finie167

1 Famille libre

2 Famille génératrice

3 Base

4 Dimension d"un espace vectoriel

5 Dimension des sous-espaces vectoriels

12 Matrices et applications linéaires

1 Rang d"une famille de vecteurs

2 Applications linéaires en dimension finie

3 Matrice d"une application linéaire

4 Changement de bases

13 Déterminants211

1 Déterminant en dimension 2 et 3

2 Définition du déterminant

3 Propriétés du déterminant

4 Calculs de déterminants

5 Applications des déterminants

Logique et

Quelques motivations

15 euros?

LOGIQUE ET RAISONNEMENTS1. LOGIQUE2